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Enregistrement W2272994628

Comprendre la maltraitance des aînés en pratique familiale

2012· article· fr· W2272994628 sur OpenAlexaff
Mark J. Yaffe⃰, Bachir Tazkarji

Notice bibliographique

RevueEurope PMC (PubMed Central) · 2012
Typearticle
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueElder Abuse and Neglect
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesChild abusePoison controlPsychologyPolitical scienceSuicide preventionPhilosophyMedicineMedical emergency
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIF: Présenter ce qui constitue la maltraitance des aînés, ce dont les médecins de famille devraient être au courant, les signes et les symptômes laissant présager de mauvais traitements chez des adultes plus âgés, comment l’outil Elder Abuse Suspicion Index peut aider à détecter la maltraitance et les options qui existent pour réagir en cas de soupçons de maltraitance. SOURCES DES DONNÉES: On a fait une recension dans MEDLINE, PsycINFO et Social Work Abstracts pour trouver des publications en français ou en anglais, de 1970 à 2011, à l’aide des expressions elder abuse, elder neglect, elder mistreatment, seniors, older adults, violence, identification, detection tools et signs and symptoms. Les publications pertinentes ont fait l’objet d’un examen. MESSAGE PRINCIPAL: La maltraitance des aînés est une cause importante de morbidité et de mortalité chez les adultes plus âgés. Si les médecins de famille sont bien placés pour détecter des mauvais traitements infligés aux aînés, leurs taux réels de signalement de cas de maltraitance sont plus faibles que dans d’autres professions. Cette situation pourrait s’améliorer s’ils comprenaient mieux les genres d’agissements qui constituent de la maltraitance des aînés, ainsi que les signes et les symptômes observés au bureau qui pourraient pointer vers des cas de mauvais traitements. La détection de tels cas pourrait être facilitée par le recours à un court outil validé, comme l’Elder Abuse Suspicion Index. CONCLUSION: Les médecins de famille peuvent jouer un rôle plus important dans la détection d’une éventuelle maltraitance des aînés. Une fois qu’on soupçonne de mauvais traitements, il existe dans la plupart des communautés des services sociaux ou des forces de l’ordre accessibles pour effectuer des évaluations plus approfondies et intervenir.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,023
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,034

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,023
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,005
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,001

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,025
Tête enseignante GPT0,260
Écart entre enseignants0,235 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2012
Routes d'admission1
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